TensorFlow中获取大于零的元素集合

最新推荐文章于 2023-08-06 02:19:41 发布
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本文介绍如何使用TensorFlow的where与gather_nd函数来实现从张量中按条件选取元素的操作。首先定义一个张量a，通过tf.where找出张量中大于0的元素索引，再利用tf.gather_nd根据这些索引获取对应的元素。

a为tensor

idx = tf.where(a > 0)

output = tf.gather_nd(a, idx)

TensorFlow深度学习实战（13）——神经嵌入详解
盼小辉丶的博客
03-31 2091
神经嵌入 (Neural Embedding) 是一种通过神经网络模型将离散的符号(如词语、字符、图像等)映射到低维连续向量空间中的技术。它属于更广泛的嵌入 (Embedding) 技术范畴，在深度学习中起着关键作用。神经嵌入通过在神经网络训练过程中学习到的向量表示，捕捉了输入数据的潜在特征和语义信息。
目标检测模型部署到Web浏览器：TensorFlow.js方案
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04-15 817
本文旨在为开发者提供一套完整的解决方案，将训练好的目标检测模型部署到Web浏览器环境中运行。TensorFlow.js的核心架构和工作原理模型转换和优化的关键技术浏览器端推理的性能优化策略实际应用案例和代码实现首先介绍TensorFlow.js的架构和核心概念然后讲解模型转换和优化的具体方法接着通过实际案例展示完整实现流程最后讨论性能优化和应用场景目标检测(Object Detection): 计算机视觉任务，不仅要识别图像中的物体类别，还要定位其位置(通常用边界框表示)
tensorflow踩坑：按tensor中元素进行比较
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TensorFlow中用tf.size()计算张量中元素个数
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【简单理解】torch.nonzero（同样适用于获取tensor中某一元素的索引）
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06-09 5982
torch.nonzero其实就是找出tensor中非零的元素的索引 import torch label = torch.tensor([[1,0,0], [1,0,1]]) print(label.nonzero()) 返回的结果： tensor([[0, 0], [1, 0], [1, 2]]) 返回的结果就是非零元素的索引，其中[0,0]对应了第一行第一列的1，[1,0]对应了第二行第一列的1，[1,2]对应了第
Tensorflow实现tensor数值比较
touchwolf的博客
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在进行语义分割的二分类中，需要将预测值大于和小于0.5的logits分别标记为True和False。使用tf.equal（label, 0)只会判断改值是否为1。 使用tf.where(input, a, b)实现这个功能。 其中input是tensor+判断条件，判断得到True和False的一个sensor，它和a、b尺寸一致。 函数作用是将a中对应input中true的位置的元素值不变...
【1】TensorFlow2.0：基本数据结构——张量
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12-14 531
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tensorflow 大于某个值为1,小于为0的实例
09-16
此外，补充知识部分提到了在TensorFlow中获取大于零的元素集合。这可以通过`tf.where`和`tf.gather_nd`函数来完成。`tf.where(a > 0)`会返回张量`a`中所有大于0的元素的索引，而`tf.gather_nd(a, idx)`则可以使用...
TensorFlow Programming Guide
AI天才研究院
08-06 766
TensorFlow是Google开源的机器学习库，可以用来进行机器学习和深度学习模型的训练、优化和应用。本文将从基础入门到进阶，教您如何使用TensorFlow进行深度学习模型的搭建、训练、优化和应用。希望通过本文的阅读，能够帮助读者更好地理解并应用TensorFlow进行深度学习。本文基于TensorFlow 2.x版本，若您的环境不是该版本，请适当调整代码。在接下来的内容中，我会以实践出真知的方式来阐述TensorFlow的相关知识点。
tf.where()详解
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目录函数介绍 函数介绍 tf.where()返回一个布尔张量中真值的位置。对于非布尔型张量，非0的元素都判为True 返回的是二维张量，第一个维度的数量，即行数表明有多少个为True值；同一行中的数据代表该True值在原张量中的位置。 举几个例子： test_a=tf.constant([[1,2,3],[0,0,6]]) tf.where(test_a) 输出： test_a=tf.constant([[1,-2,-5],[0,0,6]]) tf.where(test_a) 输出： test_a=
pytorch tensor.mean中的dim
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import torch a = torch.randn((2,3,2)) a = a.int() a = a.float() #为了简便起见，随机生成 print(a) print(a.mean(dim=(0,2))) print(a.mean(dim=(0,1))) tensor([[[ 0., 0.], [ 1., 0.], [ 0., -1.]], [[-1., 0.], [-1., 1.], [
torch相关操作
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03-09 718
tensor 运算 加 import torch a = torch.rand(3,4) b= torch.rand(3,4) c=a+b #或 c=torch.add(a,b)#维度不同时会对broadcasting 减 d=a-b#或 d=torch.sub(a,b) 乘 #element wise，对应元素乘 e=a*b e=torch.mul(a,b) 二维矩阵相乘 e=torch.mm(a,b.t) #（a, b）* ( b, c ) = ( a, c ) 多维元素最后两个维度乘 e
pytorch之Tensor数据筛选
go___on的博客
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函数1：限制范围 功能：限制范围在0,1之间，大于1置为1，小于0置为0 a = tf.clip_by_value(3,0,1) with tf.Session() as sess: print(sess.run(a)) 输出：1
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1.索引与切片 a = torch.rand(4, 3, 2, 2) print(a.shape, a[0].shape, a[0, 0].shape, a[0, 0, 0].shape, a[0, 2, 1, 0]) print(a[:2].shape, a[:2, :1].shape, a[:2, :1, :1].shape) print(a.index_select(0, torch.tensor([0, 1, 2])).shape ) # 选择第一个维度的下标为0、1和2。第二个参数
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基本术语 数乘：矩阵对应元素相乘，乘出结果相加 ，得到的结果是一个数 算法利弊 梯度下降算法 只能找到局部最优，不能找到全局最优 但是神经网络中经常使用梯度下降法，因为神经网络中局部最优点很少 （对每一个点求loss，求和后再更新w的值，因此可以并行计算） 随机梯度下降算法 对每一个点求loss后立刻更新w的值，不能并行计算，计算速度相对梯度下降来说比较慢 鞍点 O点为鞍点，导数为0 画图函数 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(w_list,mse_lis
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